一种基于SAR时序特征优化的汛情动态监测算法

本申请涉及汛情监测技术领域，具体是一种基于SAR时序特征优化的汛情动态监测算法，其包括如下步骤：获取若干目标区域汛期Sentinel‑1SAR样本数据；对样本数据进行处理，构建初始特征集；对部分样本数据赋予标签，形成训练集，所述标签种类包括常态水体、淹没水体以及非水体；利用训练集训练识别模型；确定最优特征数量；基于最优特征子集，以最优特征子集作为输入，使用经训练后的识别模型输出目标区域时空变化结果。本申请通过分别从极化维、时间维进行特征联合优化选择，利用少且有效的优化特征实现高精度汛期水体监测，提高了汛情动态监测的准确性和可靠性，实现大尺度下水体范围时空信息的自动、快速、有效监测。